НовостиОбзорыСобытияIT@WorkРеклама
Искусственный интеллект:
Как Росатом помогает решать задачу технологического развития страны путем трансфера технологий
АО «Русатом РДС» является интегратором атомной отрасли, реализуя комплексные проекты Госкорпорации «Росатом» …
«Архивное ДЕЛО»: большие изменения в маленькой нише
Российский документооборот обладает рядом специфических отличий, которые требуют от СЭД-решений дополнительной …
«Логос» от Росатома выходит на международную арену
Госкорпорация Росатом намерена начать в следующем году широкое продвижение на зарубежные рынки своего …
“Логос” от Росатома нацелен на обеспечение цифрового суверенитета отечественной промышленности
7 декабря 2022 года в Москве прошла стратегическая конференция по математическому моделированию …
“Дедал-Скаут”: автоматизация полевого обслуживания от Росатома
Программный комплекс «Дедал-Скаут», реализующий функции управления активами предприятия (EAM) и управления полевым …
 

Искусственный интеллект и суперкомпьютеры — в фокусе научных исследований Национального центра физики и математики

19.12.2022
Увеличить

Академик Игорь Каляев

Технологии искусственного интеллекта должны быть массово внедрены во все отрасли в текущем десятилетии. Такую задачу поставил президент России Владимир Путин, выступая 24 ноября 2022 года на международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта».

«Задача нового этапа в горизонте текущего десятилетия — обеспечить именно массовое внедрение искусственного интеллекта, оно должно охватить все отрасли экономики и социальной сферы и систему госуправления», — сказал глава государства, отметив, что мы прошли важную, значимую часть намеченного пути, создали фундамент, необходимый для стремительного развития ИИ. По его словам, «сегодня у России есть научные достижения, уникальные исследователи, создающие прорывные технологии новой эпохи, накоплен первый опыт их практического применения».

«Уже в ближайшее время.. [мы] будем вместе с нашими партнёрами добиваться лидерства в создании элементов искусственного интеллекта, при строгом соблюдении, конечно, этических, нравственных, моральных норм», — заявил Владимир Путин 15 декабря на заседании Совета по стратегическому развитию и национальным проектам.

В России уже давно и плодотворно занимаются широким спектром вопросов, связанных с ИИ и сопутствующей ИТ-инфраструктурой, предполагающей развертывание, например, таких средств, как суперкомпьютеры. Одним из ведущих научных центров, где сосредоточены исследования в этой области, является Национальный центр физики и математики (НЦФМ), создать который в городе Саров Нижегородской области два года назад поручил президент России. Этот город — носитель традиций отечественной науки с середины прошлого века, когда здесь был построен всемирно известный Российский федеральный ядерный центр — ВНИИЭФ (РФЯЦ-ВНИИЭФ).

Научная программа НЦФМ включает десять направлений, связанных с разными областями физики, математики, вычислительных и информационных технологий. При этом одно из ведущих направлений — «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах» — посвящено столь актуальным сейчас вопросам развития ИИ. О том, какие проекты ведутся в рамках этого направления, каких результатов уже удалось добиться и каковы перспективы развития ИИ, рассказывает сопредседатель секции № 9 научно-технического совета НЦФМ по этому направлению, научный руководитель направления Южного федерального университета, академик РАН Игорь Анатольевич Каляев, известный ученый в области многопроцессорных вычислительных и управляющих систем, робототехники и ИИ.

Насколько высок приоритет исследований в области ИИ для НЦФМ? Вокруг каких ИИ-проектов концентрируются исследования?

Приоритет очень высокий. С практической точки зрения технологии ИИ полезны во всех областях, где возможен и необходим анализ больших данных. В то же время очевидна важность развития теоретической основы ИИ и его вычислительной инфраструктуры, в частности, суперкомпьютеров.

Сегодня в НЦФМ ведется активная работа над тремя крупными ИИ-проектами: «Нейроэлектроника: интеллектуальные нейроморфные и нейрогибридные системы на основе новой электронной компонентной базы», «Исследование и разработка технологий искусственного интеллекта для предиктивного моделирования и поддержки принятия решений в технических, промышленных, природных и социальных системах» и «Исследование и разработка технологий искусственного интеллекта для профилактической медицины, психодиагностики и биометрии». Первые результаты по всем трем направлениям были представлены на заседании секции научно-технического совета НЦФМ в ноябре этого года. Они подтвердили, что проекты имеют важное теоретическое и прикладное значение.

Давайте остановимся подробнее на каждом из этих трех направлений. Итак, что собой представляют исследования по нейроэлектронике?

Понятие искусственного интеллекта у многих ассоциируется с идеей создания полноценной копии человеческого мышления. Некоторые научные группы действительно пробуют создать цифровую копию человека, но в большинстве случаев речь идет о создании мощных аналитических систем. И самая мощная из известных нам таких систем — наш мозг. Поэтому в рамках ИИ-проектов часто ведется разработка и проектирование микропроцессоров, которые на базовом аппаратном уровне будут ускорять работу нейросетей. Созданием таких нейронных процессоров, или ИИ-ускорителей, и соответствующих алгоритмов как раз и занимаются в рамках проекта НЦФМ «Нейроэлектроника: интеллектуальные нейроморфные и нейрогибридные системы на основе новой электронной компонентной базы».

На самом базовом уровне компьютер «говорит» на языке нулей и единиц. Нейроны нашего мозга гораздо более гибкие и их «язык» сложнее. В машине такие свойства можно воплотить с помощью мемристоров — элементов, сопротивление которых зависит от заряда или напряжения. В рамках проекта НЦФМ планируется исследовать методы построения систем на основе мемристоров и алгоритмы обучения нейросетей на основе такой архитектуры. А следом внедрить их в российский промышленный технологический процесс. И это будет не единственный практический результат. Аппаратную реализацию нейросетевых алгоритмов можно будет использовать для перехода к гибридному интеллекту — на основе регистрации и обработки в реальном времени сигналов живого мозга.

В перспективе это откроет путь к реализации компактных и энергоэффективных адаптивных систем для замещения и восстановления утраченных функций мозга и нервной системы. Ученые НЦФМ рассчитывают также разработать многоядерный нейропроцессор и нейрогибридный чип, на основе которого, в том числе, можно будет создать компактный сенсор электрофизиологической активности, то есть активности мозга.

Расскажите, что делается в рамках направления, посвященного предиктивному моделированию и поддержке принятия решений.

Современная промышленность быстро меняется, следуя за стремительным ростом сложности как производимых продуктов, так и производственных технологий. Ее уже трудно представить без цифровой трансформации и создания цифровых платформ нового поколения.

Такие платформы должны быть способны в режиме реального времени анализировать огромные объемы информации, поступающие из разных составляющих производства и быстро предлагать решения. Причем не только на уровне общего управления производством и технологическими процессами, но и на уровне логистики, ресурсов и взаимоотношений с клиентами и поставщиками.

Традиционная жесткая вертикальная система управления такими предприятиями постепенно исчезает. Вместо нее формируется сеть из производственных кластеров, которые порой расположены на большой территории. Такая сеть требует наличия системы управления и вычислительной инфраструктуры, которые будут устойчивы перед угрозами нестабильной внешней среды. Обработка больших производственных данных должны идти в безопасных и стабильных условиях. Именно созданием таких информационных систем занимаются специалисты НЦФМ в рамках проекта «Исследование и разработка технологий искусственного интеллекта для предиктивного моделирования и поддержки принятия решений в технических, промышленных, природных и социальных системах».

В наших планах — разработать платформу, которая позволит использовать технологии ИИ в принятии решений для технических, промышленных и гибридных социотехнических систем. В основе этой платформы будут лежать модели, методы и технологии ИИ, предиктивной аналитики и проактивного управления. Для анализа и контроля производственных процессов будет задействовано техническое зрение и геометрическое моделирование.

В рамках теоретических изысканий планируется разработать методы предиктивного моделирования жизненного цикла сложных технических изделий и производственных процессов. Это позволит оценивать остаточный ресурс и прогнозировать возникновение потенциальных неисправностей и отказов.

По результатам этих теоретических исследований появятся рабочие прототипы. В частности, прототип комплексной системы, способной анализировать данные с датчиков робототехнических комплексов и планировать их автономную и групповую работу. А также прототип цифрового стенда моделирования и генерации нештатных ситуаций и прототип среды разработки нейросетевых элементов систем управления, адаптированных под российские микроэлектронные технологии.

Внедрение данных технологий и соответствующих программных систем предиктивного моделирования и поддержки принятия решений позволит существенно снизить риски возникновения недопустимых состояний сложных технических, производственных и социальных систем, повысить эффективность автоматизированного парирования таких состояний.

И, наконец, чему посвящены исследования по третьему, медико-биологическому направлению?

Наш организм — сложнейшая система, генерирующая огромный поток данных. Малейшие изменения могут ничего не значить, а могут сигнализировать о долгосрочных проблемах. И это касается как физического здоровья, так и психологического. И ничто не умеет лучше работать с большими объемами данных, чем нейросети. Причем с их помощью можно анализировать как здоровье одного человека, так и всего населения.

Одной из основных причин высокой смертности населения в России является большая распространенность (68,5%) факторов риска хронических неинфекционных заболеваний, большинство из которых связаны с образом жизни людей. Этот факт определяет актуальность и значимость создания рекомендательных систем сбережения здоровья, с помощью которых можно будет сформировать комплексные стратегии по снижению рисков развития хронических заболеваний, а также возникновения психических и физиологических отклонений у отдельных индивидов, а также их сообществ.

Поэтому в рамках проекта НЦФМ «Исследование и разработка технологий искусственного интеллекта для профилактической медицины, психодиагностики и биометрии» ученые занимаются методами сбора, хранения и анализа разнородной информации о состоянии здоровья и образе жизни граждан страны. На основе собранных данных планируется создавать цифровые профили здоровья, а также рекомендательные системы, позволяющие формировать персональные рекомендации.

Одновременно ведется разработка методов динамического анализа такого профиля с целью выявления признаков физиологических и психоэмоциональных отклонений и алгоритмов формирования рекомендаций.

За прошедший год в рамках проекта были разработаны методы сбора, интеграции и анализа разнородной информации о здоровье и образе жизни. Главное отличие новых методов заключается в том, что информация собирается из разных источников: электронных медкарт, гаджетов, социальных сетей, опросников и бесконтактных устройств съема информации.

Вы являетесь сопредседателем не только ИИ-секции научно-технического совета НЦФМ, но также секции по суперкомпьютерному направлению. Можно ли утверждать, что этот факт свидетельствует о желании, помимо прочего, увязать исследования НЦФМ в области ИИ с исследованиями в области суперкомпьютеров?

Конечно, все проекты НЦФМ в области ИИ требуют огромных вычислительных мощностей как для тестирования, так и для последующего применения созданных методов и алгоритмов. Разработка подобных суперкомпьютеров ведется в рамках другого направления НЦФМ — «Национального центра исследования архитектур суперкомпьютеров». И оба эти направления работают в тесном контакте.

В известном списке TOP 500 мировых суперкомпьютеров Россия далеко не первых ролях, что, вероятно, плохо и с точки зрения перспективы разработки и применения ИИ. Можем ли мы добиться существенного прогресса в этой области?

Это, в первую очередь, зависит от воли чиновников. Еще в 2019 году Совет по приоритетному направлению Стратегии научно-технологического развития России, который я возглавляю, и в ведение которого подпадают, в том числе вопросы развития суперкомпьютерных технологий, рассмотрел и утвердил стратегию развития национальной суперкомпьютерной инфраструктуры, которая включала четкую и обоснованную программу ввода в эксплуатацию суперкомпьютеров различного класса на территории нашей страны. К сожалению, до практической реализации данной стратегии дело так и не дошло, а этот документ до сих пор ходит по различным инстанциям.

Вообще, следует признать, что мы очень сильно отстаем от ведущих стран мира в области суперкомпьютеров. И в первую очередь это связано с отсутствием отечественной элементной базы, отвечающей современным требованиям. При этом попытки копировать зарубежные разработки будут вести только к нарастанию нашего отставания. Именно поэтому нам следует сосредоточиться на перспективных нетрадиционных подходах к созданию суперкомпьютерных вычислителей, которые бы позволили получить качественный прирост их производительности. Таковыми перспективными суперкомпьютерными технологиями, например, являются фотонные и квантовые компьютеры, которым уделено первостепенное внимание в рамках программы развития НЦФМ.

В то же время я считаю, что нам не стоит гнаться за высокими местами в списке ТОР 500, в котором все суперкомпьютеры рейтингуются на основе общепринятого бэнчмарка, каковым является тест LINPACK, а нужно создавать такие суперкомпьютеры, которые показывают высокую реальную производительность при решении практически важных задач. Например, у нас в Таганроге мы разрабатываем так называемые реконфигурируемые суперкомпьютеры, архитектура которых может подстраиваться под структуру решаемой задачи, за счет чего обеспечивается их высокая реальная производительность именно при решении данной задачи.

Кроме того, надо развивать подходы, которые позволяют повышать эффективность применения суперкомпьютеров различных типов при решении конкретных прикладных задач. Для этого необходимо разработать методы оценки эффективности применения тех или иных суперкомпьютеров в различных сценариях, и этой актуальной проблеме посвящен один из проектов НЦФМ.

В идеале все суперкомпьютеры, действующие на территории России, целесообразно объединить в единую инфраструктуру, чтобы пользовательские задачи можно было решать на тех устройствах, которые лучше всего подходят для их решения. При этом пользователю даже не нужно знать, на каком из них выполнены его вычисления, это определяет диспетчер. Безусловно, такой диспетчер должен обладать искусственным интеллектом. И таким проектом сейчас успешно занимаются команды МГУ и ЮФУ в рамках исследований НЦФМ.

Как вы считаете, возможно ли создать искусственный интеллект как его показывают в фильмах?

Я очень скептически отношусь к такой перспективе. Создание так называемого «сильного» ИИ, т. е. ИИ, который будет сопоставим с естественным человеческим интеллектом, вряд ли возможно в обозримом будущем. Мы до сих пор имеем слабое представление о том, как работает человеческий мозг и поэтому повторить его функции «в железе» пока что не представляется возможным. С другой стороны, системы так называемого «слабого» ИИ, которые решают те или иные конкретные прикладные задачи, не хуже, а зачастую даже лучше, чем человек — и это уже обыденная реальность. «Умные» навигаторы, беспилотные автомобили, системы идентификации лиц и т. п. давно вошли в нашу повседневную жизнь.

Дальнейшее развитие технологий ИИ и переход на «следующую ступеньку» по пути к «сильному» ИИ связаны, по-видимому, как с созданием более «продвинутых» интеллектуальных систем, способных решать все более сложные «интеллектуальные» задачи, так и с созданием систем, в той или иной мере имитирующих процессы, протекающие в человеческом мозге. Именно на стыке этих двух подходов и будут вестись основные исследования и разработки в рамках направления № 9 программы развития НЦФМ.

Другие спецпроекты
ПечатьПечать без изображений

Комментарии

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарий.

Регистрация
Авторизация

ПОДГОТОВЛЕНО ITWEEK EXPERT

 
Интересно
Интересно
Почему бизнесу требуется конвергенция ERP с системами интеллектуального принятия решений
В условиях экспоненциального роста корпоративных данных пришло время задуматься об обновлении традиционного …
Унифицированные коммуникации и совместная работа: десять тенденций-2023
Гибридная, мобильная, удаленная работа и работа по обслуживанию клиентов формируют рынок унифицированных …
Deloitte: как повысить бизнес-ценность ИИ с помощью оркестровки
Большинство компаний еще не понимают, что такое оркестровка искусственного интеллекта, и лишь немногие …
Deloitte: искусственному интеллекту и машинному обучению пора доказать свою бизнес-ценность
Куда движутся искусственный интеллект и машинное обучение? Что порождает волны и какие переломные моменты …
IoT-аналитика: четыре основные тенденции-2023
От усовершенствования технологии цифрового двойника до развития компьютерного зрения — вот некоторые …